好的，所以我想在 Java 中实现一个协作过滤算法，类似于 Netflix 或 StumbleUpon 的推荐算法，但是我不确定是否应该对数据库进行所有计算（Pearson 相关、预测计算等） ，或者我是否应该加载所有必要的数据并在 Java 中执行算法。
我认为在 java 中这样做的主要缺点是我必须加载所有数据，相反我认为在数据库中这样做会导致非常复杂且容易出错的查询。
每种可能性还有哪些其他优点或缺点？
我正在实现的算法可以在here找到。
【问题讨论】：
标签： java recommendation-engine collaborative-filtering
虽然我还没有阅读算法的所有细节，但出于几个原因，我倾向于在代码中进行实际的算法实现。首先，您可能会利用经过良好测试的这些算法的现有实现（或至少部分实现）。正如您所提到的，将此逻辑添加到数据库中可能会很复杂并且更难以测试。此外，如果您更改存储引擎或格式，代码可能与数据库紧密耦合，难以重用。
如果你在java中做算法，你将不得不从数据库中读取数据，这可能会导致大量数据在内存中。您需要确保这不会成为限制因素 - 您是否需要一次读取所有数据（这意味着在某些时候 RAM 将成为限制），或者您可以分块数据并并行化操作？如果您可以并行化部分算法，那么用 Java（或您选择的任何语言）编写代码将更容易拆分数据（如果问题适合该框架，您甚至可以考虑使用 Map/Reduce 框架 - 再次在这里我没有通读算法细节）。
一般来说，我会尽量将业务逻辑排除在数据库之外。
【讨论】：